假如两个线程同时修改数据库同一条记录，就会导致后一条记录覆盖前一条，从而引发一些问题。

例如：

　　一个售票系统有一个余票数，客户端每调用一次出票方法，余票数就减一。

情景： 

　　总共300张票，假设两个售票点，恰好在同一时间出票，它们做的操作都是先查询余票数，然后减一。

一般的sql语句：

　　问题就在于，同一时间获取的余票都为300，每个售票点都做了一次更新为299的操作，导致余票少了1，而实际出了两张票。

　　打开两个查询窗口，分别快速运行以上代码即可看到效果。

定义解释：

　　悲观锁：相信并发是绝大部分的，并且每一个线程都必须要达到目的的。

　　乐观锁：相信并发是极少数的，假设运气不好遇到了，就放弃并返回信息告诉它再次尝试。因为它是极少数发生的。

悲观锁解决方案：

　　在查询的时候加了一个更新锁，保证自查询起直到事务结束不会被其他事务读取修改，避免产生脏数据。

　　从而可以解决上述问题。

乐观锁解决方案：

　　这便是乐观锁的解决方案，可以解决并发带来的数据错误问题，但不保证每一次调用更新都成功，可能会返回'更新失败'

悲观锁和乐观锁

　　悲观锁一定成功，但在并发量特别大的时候会造成很长堵塞甚至超时，仅适合小并发的情况。

　　乐观锁不一定每次都修改成功，但能充分利用系统的并发处理机制，在大并发量的时候效率要高很多。